Calcolare i limiti degli outlier con l'IQR
Visualizzare gli outlier è di solito solo il primo passo per individuarli. Per andare oltre la visualizzazione, dovrai scrivere del codice che isoli gli outlier dalla distribuzione.
In questo esercizio, implementerai il primo passo di ciò che accade dietro le quinte del boxplot. In altre parole, calcolerai manualmente i limiti inferiore e superiore degli outlier.
La distribuzione è disponibile come prices.
Questo esercizio fa parte del corso
Rilevamento delle anomalie in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola il primo e il terzo quartile di prices e salvali rispettivamente come
q1eq3. - Calcola l'IQR e assegna il risultato a
IQR. - Calcola il limite inferiore degli outlier in
lower_limit. - Calcola il limite superiore degli outlier in
upper_limit.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Calculate the 25th and 75th percentiles
q1 = prices.____(____)
q3 = prices.____(____)
# Find the IQR
IQR = ____
factor = 2.5
# Calculate the lower limit
lower_limit = ____ - ____
# Calculate the upper limit
upper_limit = ____ + ____